# Классификация текстов с использованием BERT для "Викишоп"

## Описание проекта
Интернет-магазин "Викишоп" запускает новый сервис. Теперь пользователи могут редактировать и дополнять описания товаров, как в вики-сообществах. То есть клиенты предлагают свои правки и комментируют изменения других. Магазину нужен инструмент, который будет искать токсичные комментарии и отправлять их на модерацию. Обучите модель классифицировать комментарии на позитивные и негативные. В вашем распоряжении набор данных с разметкой о токсичности правок. Постройте модель со значением метрики качества F1 не меньше 0.75.

Данный проект представляет собой классификацию текстов твитов на позитивные и негативные с использованием технологии BERT для "Викишоп". Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: NLP, ML

## Стек
Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, BERT

## Ссылки проекта
- [Тетрадь проекта](notebook.ipynb)
- [HTML версия тетради](https://microsegment.ru/portfolio/nlp_classification_bert_wikishop/)
